- تسعى البنوك والوسطاء إلى دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة الثروات، لكن التكنولوجيا لا تزال تواجه صعوبة في فهم الفروق الدقيقة الشخصية في قرارات الاستثمار.
- لم تحظِ المستشارون الآليون بثقة كبيرة حتى الآن بسبب نقص التواصل الحقيقي مع العملاء وعدم قدرتهم على استيعاب الأهداف المالية الشخصية بشكل كامل.
- يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة في إدارة الأصول، لكن الإشراف البشري لا يزال ضروريًا للكشف عن الأخطاء وتقديم الحكم السليم.
كل من يعمل في مجال التمويل ينظر إلى الذكاء الاصطناعي. كل بنك وكل وسيط يحاول معرفة كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي في إدارة الثروات. ليس للأغنياء فقط، بل للجميع.
في الواقع، إنه تهديد لأولئك الذين لا يدركون ذلك بسرعة كافية. تتطلب إدارة الأصول أكثر من مجرد نقل الأموال حولها.
إنه يتعلق باختيار المزيج الصحيح من الاستثمارات وتعديله مع تغير الأمور. حاليًا، يقوم المستشارون البشر بذلك. لكن هل من الممكن أن يفعل الذكاء الاصطناعي ذلك بشكل أفضل؟ المثير: على الأرجح لا.
مشكلة المستشارين الآليين
لكن إدارة الثروات مكلفة، ومعظم الناس لا يستطيعون تحمل التكاليف المرتفعة. هذا هو أحد المجالات التي يمكن فيها للذكاء الاصطناعي المساعدة.
يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم نصائح مخصصة بتكلفة أقل، مما يتيح الوصول إلى أشخاص كانوا مستبعدين سابقًا لأن ثرواتهم لم تكن "كافية" لتبرير سعر الاستشارة البشرية.
لكن هنا تكمن المفاجأة الصغيرة. لم تحظِ المستشارون الآليون بشعبية كبيرة. حتى عندما يقدم الذكاء الاصطناعي أفضل مزيج من الأسهم أو السندات أو الصناديق، فإن مجرد تقديم الاقتراحات لا يكفي.
ما الذي ينقص؟ التواصل، ووفقاً كما يقول خوان لويس بيريز، الرئيس السابق للأبحاث العالمية في مورغان ستانلي. هذه هي المشكلة الحقيقية التي يجب على الذكاء الاصطناعي حلها.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل آلاف الأدوات المالية في ثوانٍ. فهو يعرف الأرقام والعوائد السابقة والمخاطر. لكن فهم الناس؟ هذا قصة مختلفة.
لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التقاط الروايات الشخصية أو التحولات في التوقعات التي تُعرّف هويتنا كمستثمرين. لأن الاستثمار البشري (حتى المؤسسي منه) ليس عن البيانات.
إنه عن المشاعر، والقرارات المتعلقة بالتوفير أو الإنفاق أو الاستثمار، والتخطيط طويل المدى. هذه الأمور شخصية بعمق، وحتى المستشارون البشر يكافحون أحيانًا لفهمها.
فكيف يُتوقع من المستشار الآلي أن يعمل؟ ولا عجب في أن ينتهي معظم العملاء إلى نفس محفظة الأسهم والسندات التقليدية بنسبة 60/40. هذا هو الإعداد الافتراضي. لا حاجة للذكاء الاصطناعي لمعرفة ذلك.
لإحراز تقدم حقيقي، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. عليه أن يفهم كيف يعمل المستشارون، وليس مجرد إلقاء توصيات عامة. لا يكفي التوصية بنفس المنتجات مرارًا وتكرارًا.
يجب على الذكاء الاصطناعي التعلم من التفاعلات مع العملاء. فإذا لم يستطع الذكاء الاصطناعي شرح المحفظة بمصطلحات بسيطة، فلن يثق به أحد أبدًا.
اللامركزية هي المفتاح
تواجه مديرو الأصول الآن مفترق طرق. ولأن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا حقًا، يجب أن يمنح السلطة لكل من المستشار والعميل.
هذا يعني لامركزية العملية والسماح للمستشارين باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل. الأمر لا يتعلق باتباع خطة مركزية يضعها بعض مدراء الاستثمار الرئيسيون (CIO) الذين يحاولون دفع منتجات ذات هوامش ربح عالية.
في الواقع، قد تؤدي لامركزية القرارات إلى تعقيد العملية للشركات التي تحاول بيع تلك المنتجات. كما أن الامتثال وإدارة المخاطر يمثلان تحديات أيضًا.
قد يشهد المستقبل محادثات مع الذكاء الاصطناعي تبدو شبه بشرية. فمدخلات اللغة الكبيرة (LLMs) ووكلاء الذكاء الاصطناعي قد يغيرون قواعد اللعبة من خلال التعلم من آثارنا الرقمية.
ستتمتع هذه الأنظمة بالسياق الكافي من حياتنا للتنبؤ بما نريده مع تغير الأمور. ونظريًا، قد يجعل ذلك إدارة الثروات أكثر كفاءة.
لكن من سيُسلم فعليًا معلوماته الأكثر شخصية إلى آلة؟ إن مستوى الثقة المطلوب هائل ببساطة.
ومع ذلك، إذا استمرت وادي السيليكون في دفع الذكاء الاصطناعي إلى آفاق جديدة، فقد نشهد قريبًا وكلاء روبوتيين قادرين على إجراء محادثات سلسة وحقيقية مع العملاء. وعندما يحدث ذلك، سيتغير كل شيء.
الآن، تستخدم شركة بليرك، أكبر مدير أصول في العالم، الذكاء الاصطناعي منذ سنوات. وقد وظفت تقنيات التعلم الآلي ومدخلات اللغة الكبيرة لتدعيم استراتيجياتها الاستثمارية.
كما تستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتبسيط الاستثمار الموضوعي. ولديهم أداة تسمى "روبوت المواضيع" (Thematic Robot)، تجمع بين الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية لإنشاء مجموعات أسهم بناءً على مواضيع الأسواق الناشئة.
إنه وفقاً للتقارير يسرّع عملية العثور على فرص استثمارية عبر قطاعات مختلفة، مما يعني كفاءة أعلى وتقليل الوقت الضائع.
لكن الذكاء الاصطناعي ليس معصومًا. لا يزال الإشراف البشري ضروريًا، لأن هذه الروبوتات مرة أخرى تفتقر إلى الحكم أو الفهم الدقيق لمدير محفظة مخضرم مثل لاري فنك.
إذا ارتكب الذكاء الاصطناعي خطأً، فيجب على شخص ما اكتشافه. تحدث أخطاء في مخرجات الذكاء الاصطناعي، وبدون تدخل بشري قد تؤدي إلى عواقب وخيمة. ما هو الإعداد المثالي؟ مزيج من الخبرة البشرية وكفاءة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تقرأ هذا، فأنت متقدّم بالفعل. ابق هناك مع نشرتنا الإخبارية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
جاي حميد
جاي حميد تغطي منذ 6 سنوات عملات الكريبتو، والأسواق المالية، والتكنولوجيا، والاقتصاد العالمي، والأحداث الجيوسياسية التي تؤثر في الأسواق. عملت مع منشورات تركز على البلوكشين بما فيها AMB Crypto وCoin Edition وCryptoTale في تحليلات السوق والشركات الكبرى والتنظيم والاتجاهات الكلية الاقتصادية. درست في مدرسة لندن للصحافة، وقدمت رؤى حول أسواق الكريبتو ثلاث مرات على أحد أفضل شبكات التلفزيون في أفريقيا.
